.png?width=1080&height=169&name=logo-searcheleven-black%20(1).png "logo-searcheleven-black (1)"){kind=logo}
著者: 仲山 隼人 (Hayato Nakayama) 25/03/01 1:30
生成AIによる営業でのメリット
業務効率化
出典：SoftBank 営業活動のなかには、多くの時間を費やすルーチンワークが存在します。生成AIを活用することで、これらの作業を大幅に効率化できます。
たとえば、営業資料の作成や顧客対応にかかる時間を削減し、より重要な商談や戦略立案に時間を使えるようになります。また、営業担当者が作成するメールや提案書の品質を一定に保ちつつ、迅速に対応できる点も大きなメリットです。
顧客満足度の向上
顧客対応のスピードと精度は、営業の成約率に直結します。AIを活用することで、過去のデータを分析し、よりパーソナライズされた提案が可能になります。
また、AIによる自動対応機能を活用することで、顧客からの問い合わせに対して迅速かつ適切な回答を提供できるため、顧客の満足度も向上します。
分析・予測精度の向上
出典：KPMG International
営業活動において、過去のデータをもとに次のアクションを決めることは非常に重要です。生成AIを活用すれば、過去の商談データを分析し、成約率の高いリードを特定したり、競合の動向をリアルタイムで分析することができます。
さらに、営業担当者ごとのパフォーマンスを可視化し、適切なトレーニング計画を策定することも可能になります。
生成AIの営業支援での活用事例
営業メールの自動生成と最適化
事例：外資系SaaS企業 A社
A社は営業担当が1日に何十通もの営業メールを送る必要がありましたが、個別にカスタマイズする時間が取れませんでした。
そこで、生成AIを活用して顧客ごとにパーソナライズしたメールを自動生成し、件名や内容のA/Bテストも実施。結果として、開封率と返信率が向上し、商談数が20%増加しました。
営業資料・提案書の自動作成
事例：人材紹介会社 B社
B社では、クライアントごとに提案書を作成するのに多くの時間がかかっていました。
そこで、生成AIを導入し、企業ごとの求人要件や過去の実績データをもとに、自動で提案書を作成。営業担当は細かい調整のみ行うだけで済むようになり、提案書作成時間を70%短縮。その分、顧客対応や商談に時間を割けるようになりました。
営業トークスクリプトの生成と改善
事例：金融業 C社
コールセンターの営業担当者向けに、生成AIを活用したトークスクリプトを導入。過去の成功事例を分析し、AIが顧客の反応に応じた最適なトークを提案。
これにより、クロージング率が15%向上し、新人営業の早期戦力化にも貢献しました。
CRMデータの自動分析と次のアクション提案
事例：BtoBメーカー D社
営業チームが活用するCRM（Salesforce）と生成AIを連携し、顧客データの分析と次のアクション提案を自動化。AIが「この顧客は1か月前に製品Aを導入したので、そろそろ追加提案が可能」といった推奨アクションを提示。
これにより、営業のフォロー漏れがなくなり、リピート率が30%向上。
商談のリアルタイム要約と議事録作成
事例：IT企業 E社
オンライン商談が増えた中、営業担当は議事録作成に時間を取られていました。
生成AIを活用し、商談のリアルタイム要約を自動作成。さらに、重要ポイントを抽出し、次回アクションを整理してくれるツールを導入。
営業担当の負担が軽減され、1回の商談後の事務作業が30分以上削減されました。
生成AIを営業で使う際のリスク
生成AIを営業活動に導入することで、資料作成の効率化や顧客対応の迅速化など、多くのメリットが期待できます。
しかし、その一方で、注意すべきリスクも存在します。適切な対策を講じないと、誤情報の拡散や法的問題に発展する可能性もあるため、慎重に活用することが求められます。
以下に、主なリスクについて詳しく解説します。
誤情報の使用
生成AIが作成する情報は、必ずしも正確とは限りません。AIは学習したデータをもとにコンテンツを生成しますが、情報源の信頼性を保証するものではなく、場合によっては事実と異なる内容が含まれることがあります。
例えば、営業資料や提案書を作成する際、AIが過去のデータをもとに市場動向や競合情報をまとめたとしても、その内容が最新の情報と異なっている可能性があります。そのまま顧客に提出してしまうと、信頼を損なうだけでなく、契約の機会を逃すことにもなりかねません。
こうしたリスクを防ぐためには、AIが生成したコンテンツをそのまま使わず、必ず人の手で事実確認を行うことが不可欠です。特に、数値データや業界の専門的な情報に関しては、公式な情報源と照らし合わせながら精査する必要があります。
権利の侵害
生成AIが学習したデータには著作権や知的財産権が関わる情報が含まれる可能性があります。
生成コンテンツをそのまま利用すると、意図せず権利侵害を引き起こす恐れがあるため、利用規約をしっかり確認し、適切に活用することが求められます。
企業は、コンテンツの利用に関して法的なチェック体制を整え、リスクを最小限に抑える工夫が必要です。
情報漏洩
出典：AeyeScan
ChatGPTで情報漏洩が起こる仕組み
生成AIが機密情報を学習し、それを外部に流出させてしまうリスクもあります。特に、顧客データや社内情報を扱う場合は、適切なデータ管理体制を整えることが不可欠です。
情報の取扱いに関する社内規則を厳格に定め、AIの利用範囲を明確にすることで、セキュリティリスクを軽減できます。
加えて、AIがアクセスできるデータを制限し、必要最低限の情報のみを取り扱うような仕組みを構築することができるといいでしょう。
倫理的に不適切なコンテンツの生成
AIは時として、誤った情報やバイアスのかかった内容を生成する可能性があります。例えば、人種や性別に関する偏見が含まれる可能性があり、企業のブランドイメージを損なう恐れがあります。
そのため、AIが作成したコンテンツをそのまま使用せず、人の手でチェックする仕組みを導入することが大切です。
生成AIサービスの利用規約が存在する
生成AIを提供する多くのサービス（例えば、テキスト生成ツールや画像生成ツール）には、それぞれ利用規約が存在します。この規約は、ユーザーがサービスを使用する際の権利と義務、制限事項を明確に定めたものであり、サービスの利用方法に関する基本的なルールが記載されています。
生成AIを営業活動で利用する場合、まずはサービス提供者の利用規約を必ず確認し、商業利用が許可されているか、生成コンテンツの権利や責任がどのように規定されているかを把握することが重要です。
また、規約に違反しないよう、企業内での利用ルールを設けることもよいでしょう。
生成AIを営業に取り入れるまでのステップ
生成AIを営業活動に導入するためには、以下のステップを踏むことが重要です。
1．方針の検討、目的の明確化
まず、AIを導入する目的を明確にし、どの業務に適用するのかを決めます。たとえば、「商談の成約率を向上させるために、AIを活用して顧客分析を強化する」といった具体的な目標を設定します。
2．利用環境の構築
次に、導入に向けた環境を整えます。適切なAIツールの選定や、社内でのトレーニングを実施し、スムーズな運用ができるように準備します。
3．試験運用
小規模なプロジェクトで試験的に運用し、フィードバックを収集します。この段階で課題を洗い出し、最適な運用方法を模索します。
試験運用で得た知見を活かし、本格的な導入を進めます。継続的に改善を加えながら、最大限の効果を発揮できるように運用していきます。
営業に役立つ生成AI 5選
出典：Wikipedia
出典：PR TIMES
出典：Notion AI
出典：copy.ai
出典：Software Solutions
まとめ
生成AIを営業に活用することで、業務の効率化、顧客満足度の向上、分析精度の向上など、多くのメリットを得ることができます。しかし、リスク管理を徹底しながら導入を進めることが重要です。
適切なツールを選定し、戦略的に活用することで、営業のパフォーマンスを向上させることが可能です。今後の営業活動にAIを取り入れたいと考えている方は、本記事の内容をぜひ参考にしてみてください。
シェアする
【最新事例】生成AI×マーケティングの活用術！成功企業の事例とメリット・リスクを解説
【最新事例】生成AI×マーケティングの活用術！成功企業の事例とメリット・リスクを解説
25/03/02 17:52
3
分で読了
【完全解説】生成AIとは？仕組みや活用事例、リスクまで徹底解説！
【完全解説】生成AIとは？仕組みや活用事例、リスクまで徹底解説！
25/03/17 16:34
3
分で読了
【完全ガイド】OpenAI APIとは？仕組みから活用事例、料金まで徹底解説！
【完全ガイド】OpenAI APIとは？仕組みから活用事例、料金まで徹底解説！
25/03/03 21:13
2
分で読了